Lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto tänään - enemmän kuin vain kuvien katselu

Lääketieteellinen kuvantaminen on yksi nopeimmin kasvavista alueista terveydenhuollossa. Viime vuosikymmeninä, se on kehittynyt sisällyttämään useita kuvantamistapoja, mukaan lukien CT-skannaukset, MRI: t, ultraääni, ja isotooppilääketiede, muutamia mainitakseni. Yhdessä lääketieteellisten kuvien tuottamiseen käytettävien laitteiden ja laitteiden edistymisen kanssa, näitä kuvia käsittelevissä erityyppisissä ohjelmistoissa on edistytty valtavasti.

DICOM-standardin (Digital Imaging and Communications in Medicine) käyttöönotto on auttanut varmistamaan, että lääketieteellisten kuvien laatu säilyy korkealla tasolla. Lääketieteellisten kuvien hankkiminen, tallentaminen, hakeminen ja jakaminen voidaan tehdä vain DICOM-muodossa. Jokaisessa sairaalassa on oltava oma DICOM-työasema. Digitaalisten DICOM-kuvien virtuaalisen pitoalueen (Picture Archiving and Communications System) myötä PACS (Picture Archiving and Communications System) on virtaviivaistettu.

Markkinat ovat täynnä erilaisia lääketieteellisiä kuvantamisohjelmistoja DICOM-kuvien katseluun. Tämä sisältää ilmaisen lääketieteellisen kuvantamisohjelmiston sekä premium-ohjelmiston, joka voi tarjota edistyneempiä ominaisuuksia. Kun radiologit tottuvat uusimpaan lääketieteelliseen kuvantamisohjelmistoon kuvien katseluun ja tallentamiseen, valmistajat kiinnittävät huomionsa kuvantamisen työnkulun muihin alueisiin, tunnistamalla ongelmat, jotka on ratkaistava, ja nähdä, pystyvätkö he keksimään innovatiivisia ratkaisuja samalle. Tässä artikkelissa, tarkastelemme erityyppisiä lääketieteellisiä kuvantamisohjelmistoja, jotka on suunniteltu tekemään muutakin kuin vain katsomaan DICOM-lääketieteellisiä kuvia.

Lääketieteellinen kuva-analyysiohjelmisto

Kaikkia ohjelmistoja, jotka voivat analysoida lääketieteellisistä kuvista saatuja tietoja, kutsutaan lääketieteellisiksi kuva-analyysiohjelmistoiksi. Analyysi voi tapahtua diagnoosin avustamisen muodossa, vertaamalla kuvia potilaiden välillä tai saman potilaan sisällä eri ajankohtina taudin etenemisen arvioimiseksi, ja ennusteen arviointi. Yhdessä kuvantamistekniikan parantamisen kanssa, lääketieteellisen kuvantamisohjelmiston analyyttisen kyvyn suhteen, pyrittäessä luomaan ohjelmistoja, jotka kykenevät itsenäisesti havaitsemaan kliiniset poikkeavuudet lääketieteellisissä kuvissa.

Mikä on lääketieteellisen kuva-analyysiohjelmiston tarve?

Analyysi on yleensä kognitiivinen toiminto, jonka suorittaa lääketieteellistä kuvaa tarkasteleva radiologi tai lääkäri. Terveydenhuollon edistymisen myötä, potilaille pyydettyjen skannausten määrä on noussut nopeasti. Lääketieteellisen skannauksen tuotokset ovat nykyään saatavana yksityiskohtaisemmin ja useissa osissa, mikä johtaa suurempaan määrään kuvia, jotka on tutkittava. Radiologin niin monien kuvien tulkinta vaatii paitsi valtavaa taitoa, se on myös aikaa vievää ja uuvuttavaa. Vaikka radiologien työmäärä on moninkertaistunut vuosien varrella, koulutettujen radiologien määrän kasvu on heijastanut vain puolta työmäärän kasvusta. Tuloksena on akuutti henkilöstöpula radiologian työmäärän yhteydessä. Ehdotettu ratkaisu tähän ongelmaan on koneiden käyttö lääketieteellisten kuvien tulkitsemiseen ja poikkeavuuksien havaitsemiseen.

Lääketieteellinen kuva-analyysiohjelmisto käyttää syvällisiä oppimisalgoritmeja kuvien lukemiseen ja arviointiin. Se pystyy seulomaan satoja kuvia kerrallaan, ja siksi pystyy käsittelemään suuria työmääriä. Se voidaan kouluttaa merkitsemään kuvia epäilyttävillä löydöksillä, mikä voi nopeuttaa radiologien prosesseja siinä mielessä, että heidän ei tarvitse käydä läpi kaikkia kuvia ja keskittyä vain merkittyihin kuviin.

Mitkä ovat lääketieteelliset kuva-analyysiohjelmistotuotteet markkinoilla?

• Aidoc: Aidoc, Tel Avivissa toimiva yritys, on kehittänyt lääketieteellisen kuvan analysointiohjelmiston, joka tarjoaa diagnostista tukea koko kehon CT-skannauksille. Sovellus analysoi pään, kaulan, rinnan ja vatsan CT-skannauksia ja pystyy havaitsemaan korkean tason visuaaliset poikkeavuudet. Yksi yrityksen tekemä tapaustutkimus osoitti, että Aidocin käyttö lyhensi merkittävästi raportin läpimenoaikaa, particularly for scans of pään ja kaulan.

• Arterys: Arterys on San Franciscossa toimiva yritys, joka yhdistää syvän oppimisen tekoälyn algoritmit pilvipalveluihin. Lääketieteellisen kuva-analyysiohjelmiston on osoitettu lisäävän analyysin nopeutta ja tarkkuutta. Alun perin kehitetty sydämen MRI: lle, Arterys on nyt kehittänyt samanlaisia sovelluksia maksan MRI: ille, keuhkojen MRI: t ja mammografiat, ja auttaa tunnistamaan patologiset vauriot näillä alueilla.

Mitkä ovat lääketieteellisen kuva-analyysiohjelmiston rajoitukset?

Päivän päätteeksi lääketieteellinen kuva-analyysiohjelmisto on yhtä hyvä kuin tietokonealgoritmit, joiden päälle se on rakennettu. Tietokone ei ”näe” asioita eikä voi ajatella, ja sen tuotos perustuu sarjaan numeroita ja algoritmeja. Tuotetut tulokset perustuvat siis algoritmeihin, joilla se on ohjelmoitu. Siksi täällä on paljon tilaa virheille, koska tekniikka on edelleen syntymässä. Vaikka lääketieteellisen kuvantamisen analyysiohjelmisto voi varmasti vähentää radiologin työmäärää, se ei ole vielä valmis korvaamaan radiologin kokonaan. Se on vielä lapsenkengissään, eikä sitä käytetä yhtä yleisesti kuin sen vähemmän automatisoitu vastine, lääketieteellinen kuvankäsittelyohjelmisto.

Lääketieteellinen kuvankäsittelyohjelma

Lääketieteellinen kuvankäsittelyohjelmisto pohjimmiltaan muuttaa kuvia sen jälkeen, kun ne on hankittu. Vaikka jotkut ryhmät pitävät lääketieteellistä kuvankäsittelyohjelmistoa osana lääketieteellistä kuva-analyysiohjelmistoa, se ei tee paljon kuvien analysoimiseksi. Kuitenkin käsittely helpottaa manuaalisen analyysin työtä radiologille. Lääketieteellistä kuvankäsittelyä on kolme tyyppiä - kuvan segmentointi, kuvan rekisteröinti, ja kuvan visualisointi.

Kuvan segmentointi

Segmentointi viittaa prosessiin, jossa yksittäinen kuva jaetaan pieniksi osiksi tai segmenteiksi. Ihannetapauksessa näiden segmenttien on oltava merkityksellisiä, eli jokaisen segmentin tulisi kuvata erilainen rakenne tai elin.

Lääketieteellinen kuvasegmentointiohjelmisto pystyy suorittamaan seuraavat toiminnot:

• Kiinnostavanalueen löytäminen: Ohjelmisto voi tunnistaa kiinnostavan alueen poikkeavuudet, mukaan lukien kasvaimet, kyhmyt ja muut patologiat.

• Vaativatanatomiset rajat: Segmentointiohjelmisto voi tunnistaa kehon rakenteiden, kuten verisuonten, rajat.

• Mittaustilavuudet: Lääketieteellistä kuvan segmentointiohjelmistoa voidaan käyttää tiettyjen rakenteiden, kuten anatomisten onteloiden tai kasvainten, tilavuuksien laskemiseen. Erityisen hyödyllistä on seurata kasvaimen koon muutoksia hoidon aikana.

Kuvan rekisteröinti

Kuvan rekisteröinti on prosessi, jonka avulla kuvat voidaan kohdistaa oikealla tavalla. Tässä tekniikassa tietokone tuntee sarjan ”kohdekuvia”. Kun sille syötetään uusi kuva, tämä uusi lähdekuva muuttuu samanlaiseksi kuin kohdekuva. Kuvan rekisteröinti voidaan saavuttaa kolmella menetelmällä - muuntomallit, samankaltaisuustoiminnot, ja optimointimenettelyt.

Kuvan rekisteröinnin sovellukset lääketieteellisen kuvankäsittelyohjelmiston avulla:

• Kuvanfuusio: Kuvan fuusiossa, Eri lähteistä peräisin olevat lääketieteelliset kuvatiedot voidaan yhdistää yhdeksi tietojoukoksi. Tämä on erittäin hyödyllistä ymmärtää, miten anatomia korreloi toiminnallisten prosessien kanssa. Esimerkiksi, CT-skannaukset tarjoavat rakenteellista tietoa, kun taas PET-skannaukset tarjoavat metabolista tietoa. Käyttämällä kuvan fuusiota, molemmat tietojoukot voidaan saada yhden tietojoukon kautta.

• Muutostentutkiminen ajan myötä: Kuvan rekisteröinnillä voidaan verrata kuvasarjaa ajan myötä. Tämä on hyödyllistä arvioitaessa muutoksia samassa kuvantamisistunnossa, kuten sydämen liikkeet tai hengitystoiminta. Sitä voidaan soveltaa myös pitkäaikaisiin muutoksiin, kuten sairauden etenemisen seurantaan muutaman vuoden aikana.

• Anatomistenpiirteiden karakterisointi: Kuvan rekisteröinnillä voidaan myös verrata kuvia väestön eri aiheiden välillä. Tätä voidaan käyttää karakterisoimaan anatomisia piirteitä tietyssä populaatiossa.

• Interventionaalisetmenettelyt: Tietokoneavusteinen leikkaus on mahdollista kuvan rekisteröinnillä. Soveltamalla leikkausta edeltävää CT-skannausta tai MRI-kuvaa intraoperatiiviseen ympäristöön, kuvaohjattu leikkaus tulee mahdolliseksi.

Kuvan visualisointi

Lääketieteellisen kuvan visualisointiohjelmisto muuttaa tapaa, jolla alkuperäistä tietojoukkoa voidaan tarkastella. Tämä mahdollistaa analyysin eri näkökulmista. Visualisointi on lähinnä datan tutkimista, muuttamalla sitä tarvittaessa, ja tarkastelemalla sitä sitten syvemmällä ja selkeämmällä tavalla verrattuna alkuperäiseen tietoaineistoon. On olemassa useita jälkikäsittelytekniikoita, jotka mahdollistavat lääketieteellisen kuvan visualisoinnin.

Kuvan visualisoinnin sovellukset lääketieteellisen kuvankäsittelyohjelmiston avulla:

• 3D-rekonstruktio: 3D-lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto on lähes aina rakennettu säännöllisiin lääketieteellisiin kuvankäsittelyohjelmiin. 3D-rekonstruktio sisältää kaikkien hankittujen osien lisäämisen yhteen aineistoon ja yhdistämällä ne yhdeksi kuvaksi. Tämän avulla operaattorit voivat helposti tulkita poikkeavuuksia, koska anatominen suuntautuminen on parempi verrattuna yksittäisiin osiin. 3D-lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto auttaa myös poikkeavuuksien nopeammassa tunnistamisessa. Tarkempia yksityiskohtia voidaan sitten visualisoida 2D-visualisoinnilla tarvittaessa.

• 2D-visualisointi: Tämä on käänteinen 3D-jälleenrakennustekniikasta. Sitä voidaan käyttää joko näyttämään alkuperäiset kuvantamistiedot 3D- tai 4D-rekonstruktioista, tai sitä voidaan käyttää tarkastelemaan eri osia alkuperäisestä tietojoukosta. Esimerkki 2D-visualisoinnista on monitasoinen uudelleenmuotoilu, joka mahdollistaa uusien osien tekemisen 3D- ja 4D-rekonstruktioista, tasoilla, jotka eroavat alkuperäisistä tasoista. MPR löytää sovelluksen kaarevien rakenteiden visualisoinnissa, mukaan lukien selkäydinkanava ja verisuonet. Useimmat 3D-lääketieteelliset kuvantamisohjelmistot mahdollistavat myös MPR: n.

Lääketieteellinen kuvanhallintaohjelmisto

Diagnostisen lääketieteellisen kuvantamisen läpikäyvien potilaiden määrän samanaikainen kasvu ja hankittujen lääketieteellisten kuvien laatu, mikä tarkoittaa valtavia datatiedostoja, on johtanut siihen, että terveyskeskukset ja sairaalat käsittävät valtavia määriä tietojoukkoja. Tämän valtavan kuvantamisdatamäärän tallentaminen, haku ja käsittely voi olla sinänsä haaste. Lääketieteellinen kuvanhallintaohjelmisto helpottaa tätä prosessia järjestämällä ja integroimalla tällaisia aineistoja.

Lääketieteellinen kuvanhallintaohjelmisto koostuu PACS-palvelimesta , joka voidaan integroida tavalliseen DICOM-työasemaan. Tavallisella lääketieteellisellä kuvanhallintaohjelmistolla tulisi olla seuraavat ominaisuudet:

• Korvaa fyysisen arkistoinnin tallentamalla kaikki lääketieteelliset kuvatiedostot digitaalisesti organisoidusti.

• Antaa radiologien pääsyn lääketieteelliseen kuvantamistietoon mistä tahansa maantieteellisestä sijainnista, ja antaa useiden käyttäjien tarkastella tietoja samanaikaisesti eri järjestelmissä.

• Mahdollistaa kuvien viennin muihin tiedostomuotoihin, jotta niitä voidaan käyttää opetukseen, oppimiseen tai kuvien levittämiseen julkaisujen ja verkkosivustojen kautta.

• Mahdollistaa lääketieteellisen kuvatiedon integroinnin potilastietoihin muihin tietueisiin, kuten sähköiseen terveystietoihin, terveystietojärjestelmään ja radiologiseen tietojärjestelmään (RIS).

Lääketieteellisen kuvan annoksen seurantaohjelmisto

Lääketieteellisen kuvantamisen merkittävä haittapuoli on säteilyaltistus. Skannauksen hankinnan aikana tapahtuvan säteilyannoksen mittaaminen on nyt mahdollista seurantaohjelmiston avulla.

Miksi lääketieteellinen kuvan annosseurantaohjelmisto on tarpeen?

CT-ohjatun diagnoosin ja interventioiden käytön lisääntyessä, mukaan lukien isotooppilääketieteeseen perustuvat skannaukset ja angiografia, sekä potilaan että lääkärin säteilyaltistus on lisääntynyt tasaisesti. Lakisääteiset elimet ovat panneet tämän merkille ja tehneet pakolliseksi seurata potilaiden saaman säteilyn määrää ja kirjoittaa tämä terveystietoihinsa. Sen on myös seurattava säteilyn määrää, johon lääkärit altistuvat työnsä aikana.

Mitkä ovat käytettävissä olevat annosseurantasovellukset?

Annosseurannan helpottamiseksi useat lääketieteellisen kuvanhallintaohjelmiston kehittäjät ovat keksineet ratkaisuja. Esimerkiksi GE tarjoaa ohjelman nimeltä DoseWatch. Se seuraa tietyssä laitoksessa potilaille annettua säteilyannosta. Tiedot voidaan luokitella yksittäisen laitteen, protokollan tai käyttäjän mukaan siten, että annospoikkeamien tunnistaminen on helppoa. Muut sovellukset, kuten Sectra, tarjoavat verkkopohjaisen annosseurannan. Sectra on American College of Radiologien sertifioima, ja se voi lähettää annostiedot sairaalasta suoraan annosindeksirekisteriin.

PostDICOM—kattava lääketieteellinen kuvantamisratkaisu

PostDICOM integroi edellä kuvatut lääketieteelliset kuvantamisohjelmistotoiminnot yhdeksi ominaisuuspakattuun ohjelmaan. Se on hienostunut lääketieteellinen kuvanhallintaohjelmisto, joka mahdollistaa pilvipohjaisen tallennuksen ja lääketieteellisten kuvien hakemisen. PostDICOM on yhteensopiva useiden käyttöjärjestelmien kanssa, kuten Windows, Linux, Mac OS ja Android. Tämä ilmainen lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto tarjoaa edistyneitä visualisointivaihtoehtoja ja on integroitu lääketieteelliseen kuvan segmentointiohjelmistoon. Lisätallennustilaa voi ostaa nimellishintaan. Vieraile postdicom.com-sivustossa saadaksesi lisätietoja tästä kätevästä ohjelmistosta.